PythonのPandasでのデータフレームの作成方法

Pandasでのデータフレーム（DataFrame）の作成方法は非常に柔軟で、いくつかのアプローチがあります。

ここでは代表的な方法を「基本」「辞書から作成」「リストから作成」「NumPyとの連携」の順に詳しく解説します。

基本：DataFrameの作成とは

PandasのDataFrameは「表形式のデータ構造」で、行（index）と列（columns）を持つ二次元データです。

Excelの表やSQLのテーブルに近いイメージです。

まずはPandasをインポートします。

import pandas as pd

辞書から作成する

一番よく使われるのが 辞書型からDataFrameを作成する方法です。

キーが列名、値がリストや配列になります。

data = {
    '名前': ['佐藤', '鈴木', '高橋'],
    '年齢': [25, 30, 22],
    '職業': ['エンジニア', 'デザイナー', 'マーケター']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

ポイント

• キーが列名、値がデータのリスト
• 自動的にインデックス（0,1,2…）がつく

リストやタプルから作成する

リストをそのまま渡すことも可能です。

ただし、列名を指定する必要があります。

data = [
    ['佐藤', 25, 'エンジニア'],
    ['鈴木', 30, 'デザイナー'],
    ['高橋', 22, 'マーケター']
]

df = pd.DataFrame(data, columns=['名前', '年齢', '職業'])
print(df)

出力は同じようになります。

この方法は外部からデータをリストとして受け取ったときに便利です。

NumPy配列から作成する

NumPyとPandasは相性が良いので、数値データを扱う場合によく使われます。

import numpy as np

array = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

df = pd.DataFrame(array, columns=['A', 'B', 'C'])
print(df)

DataFrameのインデックスを指定する

インデックス（行ラベル）を自分で設定することも可能です。

data = {
    '名前': ['佐藤', '鈴木', '高橋'],
    '年齢': [25, 30, 22],
}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)

空のDataFrameを作成する

空の状態で定義して後からデータを追加することもできます。

df = pd.DataFrame(columns=['名前', '年齢', '職業'])
print(df)

まとめ

PandasでのDataFrame作成にはいくつかの方法があります。

• 辞書から作成 → もっとも直感的
• リストやタプルから作成 → 外部データの取り込みに便利
• NumPy配列から作成 → 数値演算に強い
• 外部ファイル（CSV, Excelなど）から読み込み → 説明はしていないが実務で最も多い
• 空のDataFrameを作成 → 後からデータを追加するケース

以上、PythonのPandasでのデータフレームの作成方法についてでした。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。